Регистрация рукапча: работа на вводе капч. Самый надёжный и простой заработок в интернете

Содержание

Проблема с ReCaptcha v2 | Bablosoft

Your browser does not seem to support JavaScript. As a result, your viewing experience will be diminished, and you may not be able to execute some actions.

Please download a browser that supports JavaScript, or enable it if it’s disabled (i.e. NoScript).

Home
BrowserAutomationStudio
Поддержка
Проблема с ReCaptcha v2

This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.

В общем нужна регистрация на одном сайте через Германию (юзаю ipvanish, декстоп)
На сайте имеется 2 капчи (зачастую в первой капче 9 блоков, на второй 16)

Поначалу была проблема только со второй капчей (решал через рукапчу, гуру, монстер клауд), он слишком долго ее решал и капча выкидывала
На данный момент (также пробовал 3 капчи), он не может решить даже первую:
Рукапча — выделяет нужные клетки, затем у одной из выбранных снимает галку и нажимает вериф => не пройдена
Монстер клауд — также как и рукапча, но иногда просто скипает все капчи => не пройдена
Гуру (newapi) — вроде как решает капчу (фон меняется, словно решил), но при дальнейшей работе скрипта, сайт уже выдает ошибку с просьбой перезагрузить страницу (как могли понять — это не помогает) => работает, но не в моем случае
P. s.
1-ая капча решается на моменте, когда на экране уже видны картинки (рекапча в кнопке регистрации)
Теперь вопросы:
1. Может ли быть проблема в впн? (Другой человек, который писал подобный софт, юзал Proton, по качеству не знаю, но стоимость выше раз в 15-20 от ipvanish)
2. Влияет ли впн на качество/скорость решения капчи?
3. Возможно не так выделяю 1-ую рекапчу? Пробовал отдельно картинки и вместе с текстом сверху (где описано что выделять), но вроде кнопку видит — значит нет особой разницы?
В теме еще достаточно зеленый, так что буду благодарен, если подробно распишите возможные решения/ответы
@pretty_mouse Здравствуйте, а вы писали нам в тикет по поводу неккоректного решения? Возможно проблему можно решить через нашу ТП!

Loading More Posts

2
Posts

122
Views

4

0
Votes

4
Posts

379
Views
6

0
Votes

6
Posts

931
Views
1

0
Votes

1
Posts

62
Views
16

0
Votes

16
Posts

1453
Views
4

0
Votes

4
Posts

476
Views
24

0
Votes

24
Posts

5149
Views
3

0
Votes

3
Posts

87
Views
3

0
Votes

3
Posts

128
Views

Асиш Бера | HALDIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Документы

Геометрия руки, инвариантная к позе, для идентификации человека с использованием взвешенного классификатора k-NN

Биометрия руки используется во всем мире для автоматизированной идентификации человека на основе различ. .. more Биометрия руки используется во всем мире для автоматизированная идентификация человека на основе дискриминационных геометрических характеристик руки. Достижения в области ручных биометрических технологий достигаются в течение нескольких десятилетий. Ключевые цели этой статьи двояки. Во-первых, в нем представлено всестороннее исследование современных методов, основанных на изображениях рук, собранных в непринужденной среде. Во-вторых, вырабатывается инвариантная по позе система геометрии рук. Эксперименты проводятся с взвешенными геометрическими признаками, вычисленными по пальцам. Взвешенный по функциям классификатор k-ближайших соседей (fwk-NN) применяется к правым и левым изображениям 500 субъектов базы данных Bosphorus для оценки эффективности. Точность классификации 97% было достигнуто для обеих рук с использованием классификатора fwk-NN. Равные коэффициенты ошибок (EER) 5,94% и 6,08% достигаются для правой и левой 500 испытуемых соответственно.

Сохранить в библиотеке EditCompare Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Биометрическая проверка руки с помощью CAPTCHA на основе изображения руки

Подход к биометрическому распознаванию руки с проверкой CAPTCHA на основе изображения руки готов . .. Подробнее В этой статье представлен подход к биометрическому распознаванию руки с проверкой CAPTCHA на основе изображения руки. Реализован новый метод генерации CAPTCHA на основе подлинных и поддельных изображений рук, встроенных в сложное текстурированное цветное фоновое изображение. HandCaptcha — полезное приложение для различения человеческого и автоматизированного скриптов. Первый уровень безопасности достигается с помощью HandCaptcha от вредоносных угроз и атак. После правильного решения HandCaptcha личность человека аутентифицируется на основе подхода бесконтактной геометрической проверки руки на втором уровне. Набор из 300 уникальных HandCaptcha создается случайным образом и решается не менее чем 100 людьми с точностью 9.8,34%. Затем изображения левой руки законных пользователей нормализуются, и для каждой нормализованной руки вычисляются шестнадцать геометрических признаков. Эксперименты проведены на 200 субъектах левобережной базы Боспора. Классификация ac…

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Двухэтапная верификация человека с использованием HandCAPTCHA и биометрии пальца с защитой от подделки с выбором функций

Expert Systems with Applications

Сохранить в библиотеку Редактировать Сравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние факторы с помощью основанной на модели системы предотвращения столкновений (CAS) для. .. more В этом документе фактор человека-водителя объединяется с основанной на модели системой предотвращения столкновений (CAS) для повышения безопасности полуавтономных транспортных средств. Распознавание действий водителя (DAR) через состояния отвлечения внимания водителя (DDS) использовалось в качестве ключевого компонента для запуска CAS, чтобы можно было предотвратить столкновения. DDS был сгенерирован с использованием реалистичных сценариев обычного вождения и надлежащим образом интегрирован с CAS на основе контроллера с полной обратной связью по состоянию (FSF). Интегрированный алгоритм был протестирован с использованием установки Hardware in Loop (HiL), которая взаимодействует с программным обеспечением динамики транспортных средств IPG TruckMaker®. Эффективность алгоритма была оценена для различных дорожных сценариев и признана эффективной в предотвращении наездов сзади.

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние

Мощный терагерцовый вакуумный источник критически необходим в различных приложениях, таких как медицина, сек. .. больше Мощный терагерцовый вакуумный источник критически необходим в различных приложениях, таких как медицина, безопасность, связь и т. д. Мощность и срок службы этих типы устройств в основном зависят от катода. Из-за миниатюрной конструкции терагерцовых устройств очень сложно получить большую мощность, используя обычный распределительный катод с низкой плотностью тока. В результате разработка катода диспенсера с высокой плотностью тока улучшит исследования и применение терагерцового диапазона. В этой работе нашей основной целью является разработка и анализ катода диспенсера с высокой плотностью тока с использованием метода синтеза наночастиц.

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Ориентированное на внимание иерархическое многомасштабное представление для визуального распознавания

Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в понимании визуального контента. Эти… more сверточных нейронных сетей (CNN) произвели революцию в понимании визуального контента. Это в основном связано с их способностью разбивать изображение на более мелкие части, извлекать многомасштабные локализованные функции и компоновать их для создания очень выразительных представлений для принятия решений. Однако операция свертки не может зафиксировать долгосрочные зависимости, такие как произвольные отношения между пикселями, поскольку она работает с окном фиксированного размера. Следовательно, он может не подходить для распознавания тонких изменений (например, мелкозернистого визуального распознавания). С этой целью предлагаемый нами метод фиксирует долгосрочные зависимости высокого уровня, исследуя графовые сверточные сети (GCN), которые объединяют информацию, устанавливая отношения между многоуровневыми иерархическими областями. Эти области состоят из меньших (приблизительный вид) и больших (дальний взгляд), а зависимость между областями моделируется инновационным распространением сообщений, управляемым вниманием, управляемым структурой графа. ..

Сохранить в библиотеку Загрузить EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи Упоминания View Impact

Контекстно-зависимое объединение внимания (CAP) для детальной визуальной классификации добыча дискриминаци… more Глубокие сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали высокую способность к добыче различительной информации о положении объекта и его частях для распознавания изображений. Для мелкозернистого распознавания ключевую роль играет контекстно-зависимое богатое представление объекта/сцены, поскольку оно демонстрирует значительную вариацию в одной и той же подкатегории и тонкую вариацию между разными подкатегориями. Найти тонкую вариацию, которая полностью характеризует объект/сцену, непросто. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем новое контекстно-зависимое объединение внимания (CAP), которое эффективно улавливает тонкие изменения с помощью субпиксельных градиентов и учится посещать информативные интегральные области и их важность в различении различных подкатегорий, не требуя ограничивающей рамки и / или аннотации различимых частей. Мы также вводим новое кодирование признаков, рассматривая внутреннюю согласованность между информативностью интегральных областей и их пространственной структурой для фиксации семантической корреляции…

Save To Library Скачать EditCompare Цитирования Рейтирование

Связанные читатели. Документы по теме MentionsView Impact

Распознавание геометрии руки на основе слияния с использованием теории Демпстера-Шейфера

Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта, 2015 г.

В данной статье представлена новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии… далее В этой статье представлена новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии геометрических характеристик обеих рук без каких-либо ограничений позы. Все функции извлекаются из нормализованных левых и правых изображений. Слияние применяется на уровне функций, а также на уровне принятия решений. Для классификации предложены два вероятностных алгоритма. Первый алгоритм вычисляет максимальную вероятность для трех ближайших соседей. Второй алгоритм определяет максимальную вероятность количества совпадающих признаков по отношению к пороговой обработке расстояний. На основе этих двух наивысших вероятностей принимаются первоначальные решения. Окончательное решение рассматривается в соответствии с наибольшей вероятностью, рассчитанной по теории доказательств Демпстера-Шейфера. В зависимости от различных комбинаций первоначальных решений экспериментируют по трем схемам с 201 испытуемым для идентификации и проверки. Правильная скорость идентификации равна 99,5%, и ложные …

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Связанный органическим катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал для контролируемого аэробного окисления ионов иминия

, Органическая и биомолекулярная химия 18 января 2018 г.

Связанный с катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал из иминия разработан для контроля его образования… more Связанный с катализатором промежуточный α-аминоалкилрадикал из иминия разработан для контроля его образования и реакционной способности с аэробным кислородом. Влияние катализатора было продемонстрировано легкостью образования промежуточного радикала и его последующей реакционной способностью, включая первое энантиоселективное аэробное окисление, контролируемое катализатором, с хиральным фосфитным катализатором.

Сохранить в библиотеке Скачать EditCompare Цитирование Ранг

Связанные читатели. Распознавание с выбором признаков

Биометрические вычисления

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Readers Related Papers MentionsView Impact

Attend and Guide (AG-Net): глубокая сеть на основе ключевых точек для распознавания изображений

IEEE Transactions on Image Processing

Сохранить в библиотеке EditersCompare Citation Rank 3 Документы по теме MentionsView Impact

Идентификация человека с использованием выбранных признаков из геометрических профилей пальцев

Транзакции IEEE в системах, человеке и кибернетике: системы

Сохранить в библиотеке Reditcompare Citation Rank

Связанные читатели. Impact

Устойчивая к ошибкам двухбазисная архитектура параллельного систолического умножения через GF (2 м)

Сохранить в библиотеке Reditcompare Citation Rank

Связанные с читателями документы с упоминаниями. Связанные документы УпоминанияView Impact

Биометрия рук в цифровой криминалистике

Деботош Бхаттачарджи и Асиш Бера

Исследования в области вычислительной интеллекта, 2014

Аннотация

Сохранить в библиотеке Reditcompare Citation Rank

Связанные читатели. MentionsView Impact

Распознавание человека с использованием альтернативной геометрии руки

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Читатели Статьи по теме MentionsView Impact

Биометрия руки используется во всем мире для автоматизированной идентификации человека на основе различ. .. автоматизированная идентификация человека на основе дискриминационных геометрических характеристик руки. Достижения в области ручных биометрических технологий достигаются в течение нескольких десятилетий. Ключевые цели этой статьи двояки. Во-первых, в нем представлено всестороннее исследование современных методов, основанных на изображениях рук, собранных в непринужденной среде. Во-вторых, вырабатывается инвариантная по позе система геометрии рук. Эксперименты проводятся с взвешенными геометрическими признаками, вычисленными по пальцам. Взвешенный по функциям классификатор k-ближайших соседей (fwk-NN) применяется к правым и левым изображениям 500 субъектов базы данных Bosphorus для оценки эффективности. Точность классификации 97% было достигнуто для обеих рук с использованием классификатора fwk-NN. Равные коэффициенты ошибок (EER) 5,94% и 6,08% достигаются для правой и левой 500 испытуемых соответственно.

Сохранить в библиотеке EditCompare Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Биометрическая проверка руки с помощью CAPTCHA на основе изображения руки

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Expert Systems with Applications

Сохранить в библиотеку Редактировать Сравнить Рейтинг цитирования

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияПросмотреть влияние

Сохранить в библиотеке EditCompare Citation Rank

Readers Related Papers MentionsView Impact

Ориентированное на внимание иерархическое многомасштабное представление для визуального распознавания

Сохранить в библиотеку Загрузить EditCompare Citation Rank

Читатели Связанные статьи Упоминания View Impact

Save To Library Скачать EditCompare Цитирования Рейтирование

Связанные читатели. Документы по теме MentionsView Impact

Распознавание геометрии руки на основе слияния с использованием теории Демпстера-Шейфера

Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта, 2015 г.

В этой статье представлена новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии… далее В этой статье представлена новая методика идентификации и распознавания пользователей, основанная на слиянии геометрических особенностей обеих рук без каких-либо ограничений позы. Все функции извлекаются из нормализованных левых и правых изображений. Слияние применяется на уровне функций, а также на уровне принятия решений. Для классификации предложены два вероятностных алгоритма. Первый алгоритм вычисляет максимальную вероятность для трех ближайших соседей. Второй алгоритм определяет максимальную вероятность количества совпадающих признаков по отношению к пороговой обработке расстояний. На основе этих двух наивысших вероятностей принимаются первоначальные решения. Окончательное решение рассматривается в соответствии с наибольшей вероятностью, рассчитанной по теории доказательств Демпстера-Шейфера. В зависимости от различных комбинаций первоначальных решений экспериментируют по трем схемам с 201 испытуемым для идентификации и проверки. Правильная скорость идентификации равна 99,5%, и ложные …

Сохранить в библиотеку РедактироватьСравнить Рейтинг цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

, Органическая и биомолекулярная химия 18 января 2018 г.

Сохранить в библиотеке Скачать EditCompare Citation Rank

Связанные читатели. Распознавание с выбором признаков

Биометрические вычисления

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Readers Related Papers MentionsView Impact

Attend and Guide (AG-Net): глубокая сеть на основе ключевых точек для распознавания изображений

IEEE Transactions on Image Processing

Сохранить в библиотеке EditersCompare Citation Rank 3 Документы по теме MentionsView Impact

Идентификация человека с использованием выбранных признаков из геометрических профилей пальцев

Транзакции IEEE в системах, человеке и кибернетике: системы

Сохранить в библиотеке Reditcompare Citation Rank

Связанные читатели. Impact

Устойчивая к ошибкам двухбазисная архитектура параллельного систолического умножения через GF (2 м)

Сохранить в библиотеке Reditcompare Citation Rank

Связанные с читателями документы с упоминаниями Impact

распознавание человека с использованием альтернативной геометрии рук

от Debotosh Bhattacharje Связанные документы УпоминанияView Impact

Биометрия рук в цифровой криминалистике

Деботош Бхаттачарджи и Асиш Бера

Исследования в области вычислительной интеллекта, 2014

Аннотация

Сохранить в библиотеке Reditcompare Citation Rank

Связанные с читателями. MentionsView Impact

Распознавание человека с использованием альтернативной геометрии руки

Сохранить в библиотеке EditCompare Уровень цитирования

Читатели Связанные статьи УпоминанияView Impact

Способы заработать биткойны на автомате.

AutoFauucets

Огромный рост популярности криптовалют сделал различные сервисы для заработка виртуальных денег чрезвычайно популярными. И сейчас многие активно ищут доступные способы заработка биткоинов на автомате без ввода капчи.

Спрос рождает предложение, поэтому подобные ресурсы и сайты уже появились. Теперь главное выбрать из имеющихся вариантов самый надежный. Ведь допущенная ошибка хоть и не приведет к большим убыткам, но заставит сожалеть о потраченном времени. Поэтому, чтобы потом не было причин для беспокойства, следует максимально серьезно подойти к выбору источника киберденег. А для этого необходимо внимательно рассмотреть и изучить все способы получения дохода, которые существуют в 2019 году..

На сегодняшний день существует 4 основных способа получения пассивного, автоматического дохода в криптовалюте. Желающие могут воспользоваться:

специальными биткойн-кранами;
облачный майнинг;
онлайн-игры на прибыль;
партнерские и реферальные программы.

Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы, которые необходимо учитывать. Но, если подойти к вопросу с умом, стабильный доход не заставит себя ждать.

Тем, кто готов работать не только в интернете, стоит заняться обычным майнингом. Этот процесс требует хорошего оборудования и вложений, но может приносить солидный доход. Правда, со временем отдача будет уменьшаться и чтобы поддерживать ее на исходном уровне или повышать, вам придется увеличивать мощности фермы. А перечисленные выше варианты не требуют таких усилий и огромных финансовых вложений.

Боты для сбора биткойнов на автомате 2019

Самый простой и доступный способ майнить криптовалюту — использовать специальные краны. Они могут потребовать разгадывания капчи, небольших вложений, регулярного посещения сайта и других простых действий. Но все вышеперечисленное не обязательно, так как в системе на автомате есть встроенный сборщик биткойнов. Он работает даже тогда, когда пользователь уходит с сайта или вообще выключает компьютер.

Для использования описанного метода вам потребуется:

зарегистрироваться на выбранном портале;
выбрать подходящего бота и удобный тарифный план;
оплатить тариф;
дождаться прихода первого сатоши;
регулярно посещайте портал, чтобы поддерживать прибыль на высоком уровне.

Важно отметить, что, несмотря на необходимость оплаты робота, можно обойтись и без вложений. Для этого вам придется потратить бонус, который выдается при регистрации. Правда, для самого дешевого бота этого достаточно. Но чтобы убедиться, что программа работает, этого достаточно.

Отдельно стоит отметить, что некоторые сайты вообще не требуют вложений и регистрации. Чтобы получить криптоденьги, вам достаточно зайти на них и указать кошелек. К ним относятся:

Moonbit.co.in
5minbitcoin;
Расширение браузера iMacroc.

облачный майнинг

Отличным способом пополнения кошелька btc является облачный майнинг. Его отличие от традиционных ферм в том, что майнеру не нужно использовать собственное оборудование. Вместо этого он арендует чужое. При этом оборудование останется у его реального владельца, а вырученные за него деньги получит арендатор.

Следует отметить, что такой подход хорош только в тех случаях, когда деньги вливаются в большое хозяйство.

Если задействованная мощность незначительна, заработок будет минимальным, поэтому стоит выбирать самые популярные пулы, которым доверяют другие.

Из преимуществ описанного способа необходимо выделить тот факт, что работа будет вестись круглосуточно, хотя первая прибыль будет получена не сразу.

Зато он окажется стабильным и постоянным, и человеку, вложившему средства, не нужно будет предпринимать дополнительных действий.

Бесплатные биткойны каждую минуту на автомате

Самым захватывающим источником криптовалюты являются онлайн-игры. По своей сути они невероятно близки к ботам, но выделяются неординарным подходом к добыче виртуальных денег.

Этот вариант получения криптоденьг не самый быстрый, но и не самый медленный. Обычно зарегистрировавшимся предлагается бонус за регистрацию до 10 000 сатоши, а также различные версии игры, активация которых требует оплаты. После покупки игроку необходимо регулярно посещать сайт и выполнять требуемые игрой действия, чтобы получать прибыль.

Отдельно нужно отметить наличие специальных порталов, где вам придется сражаться за каждый заработанный биткойн.

Предлагаемые здесь игры содержат соревновательный элемент, и тот, кому удается превзойти других, получает наибольший доход.

По большому счету, в каждом из перечисленных вариантов пользователи получают киберденьги за каждую минуту после регистрации. При этом, как правило, от зарегистрировавшихся дополнительных инъекций не требуется, так как выданной в самом начале суммы им достаточно.

Желающим попробовать свои силы в онлайн-играх стоит обратить внимание на:

bitkong. com
GoldenTea;
Sunbtc.Space;
Коиндрака;
BTC Рок;
майнерферма.

Сбор без ввода капчи

Последний вариант сбора биткойнов напрямую на кошелек на автомате в 2019 году — партнерские программы. Они доступны на сайтах, описанных выше, и на специальных ресурсах.

Этот вариант не требует серфинга в Интернете, так как активность и коммуникабельность пользователя гораздо важнее для заработка. Он обязан искать людей, готовых перейти по предложенной им ссылке и зарегистрироваться на сайте. В результате описанные действия сразу принесут двойную прибыль:

бонус за приведенного человека;
процент от заработка реферала.

Программы для заработка биткойнов на автомате — бесплатно

Доходные программы для автосерфинга, боты для сбора криптовалюты и сайты способны приносить стабильную прибыль. Но многие из них недолговечны и работают чуть больше полугода.

Поэтому, чтобы постоянно отправлять биткойны на свой кошелек, следует регулярно искать новые сервисы и программы.

Но чтобы не столкнуться с проблемами и не ошибиться в выборе бесплатных ресурсов, стоит ознакомиться с правилами их использования и отзывами покупателей. Только так можно избежать досадных ошибок.

Приветствую всех новых и постоянных читателей блога, в этой статье я поделюсь информацией об одном очень крутом скрипте, который позволит вам зарабатывать деньги полностью автоматически. И прежде чем продолжить, хочу отметить, что эта информация будет интересна только тем, кого интересует дополнительный заработок в размере 1500-3000 рублей в месяц.

Вы, наверное, уже читали мою статью о , если нет, то обязательно прочтите ее, чтобы понять некоторые основные моменты в этой теме. Это необходимо для того, чтобы понять суть дальнейшего повествования.
Думаю многим из вас тоже будет интересно узнать, что стоит от 15000 рублей в месяц.

Автоматический сбор биткойнов

Все мы знаем, что существует множество сборщиков (50-150), которые постоянно раздают денежные призы. Некоторые сайты делают это каждые тридцать минут, некоторые каждый час, а некоторые даже чаще. Пройтись по ним один раз несложно, но это займет 5-15 минут времени, в зависимости от их количества.

Так что можно сделать все вручную один раз, в лучшем случае второй, а вот на третий, я уверен, уже мелькнет мысль: мол, нафига я буду тратить столько времени, чтобы получить какие-то копейки. Вроде хотите получить халявные деньги и не можете, понимаете.

А теперь представьте, что есть такая чудо-программа для сбора биткойнов, которая делает за вас всю работу:

Заходит на сайты
Играет;
Введите капчу;
Показывает общую статистику и т. д.

Вообще весь процесс автоматизирован. Осталось только потратить час, а то и два на настройку и регистрацию. В общем, по сравнению с самостоятельным сбором эта задача покажется пустяком.

Сколько можно заработать с помощью этой программы?

Я думаю, что следующий вопрос, который у вас должен быть: «Сколько этот бот может собрать биткойнов?». Но, к сожалению, с момента применения этого метода лично прошло всего 4 дня, и поэтому сейчас мне сложно ответить на этот вопрос.

Судя по статистике пользователей, использующих эту фичу, мне стало ясно: что-то в этом есть, хотелось бы понять что.

Сейчас сложно сказать, потому что нормальных отзывов мало. Но на сайте есть чат, где происходит весь процесс настройки, и судя по переписке, все ждут, пока «кто-то» снова возьмется за проект, говорят, это произойдет в ближайшее время. И тогда доход будет еще больше, цитирую:

В общем скоро будет изменение дизайна, обновление функционала скрипта и т.д. Система разгадывания останется такой же как и была (увы)… тобишь вас с рекапчей (ручная капча тоже: D) Это было запланировано на прошлые выходные, но моя неделя получилась очень хорошей. занят на работе, следующий скорее всего будет такой же, и так возможно до середины декабря (точно не знаю). В общем как то так…

Короче, грубо говоря, теперь нам осталось только проверить себя и следить за новостями. [Новость 10.04.2016: обновление скрипта прошло успешно, теперь работает почти идеально.]

Как работает этот скрипт сбора биткойнов?

Автоматический сбор биткойнов происходит по следующей схеме:

Регистрация на сайте;
Оформление всех возможных;
Настройка скрипта и дополнительных инструментов.

Вы можете посмотреть это видео, как это работает:

Все шаги настройки и запуска подробно описаны в инструкции ниже. Допускаю, что весь процесс довольно трудоемкий, местами непонятный и сложный. Поэтому я также записал для вас подробную видео-инструкцию, где подробно рассказал обо всех непонятных моментах. Более того, вы в любой момент можете задать свой вопрос службе поддержки.

Вот видеоинструкции для вас:

Также вы можете найти текстовые инструкции;
А для перехода на сам сайт нажмите.

После всех установок нужно будет запустить бота для сбора сатоши с кранов и можно заниматься своими делами, а можно запустить весь процесс на виртуальной машине и вообще не включать компьютер.

Хочу отметить, что я не являюсь разработчиком программы и никаких реферальных процентов от вас получать не собираюсь, так как именно эти средства получают создатели в виде благодарности за их нелегкий труд. Поэтому, пожалуйста: внимательно следуйте инструкции и регистрируйтесь по их рефам, даже если у вас уже есть кошельки и аккаунты на кранах. Пожалуйста, создайте новые. Ведь если мы не поддержим разработчиков, они не улучшат свой шедевр.

Как я нашел этот скрипт и почему делюсь этой информацией?

Начнем с того, что я делюсь этой информацией, потому что она уже есть на других сайтах. Моя информация сэкономит вам много времени на поиск рабочих скриптов, которые стоят гораздо больше денег.

Помню как год назад я облазил весь интернет в надежде хотя бы бесплатно скачать скрипт для фрибитко.ин, в итоге только вирусы хапнул и деньги отдал за какую-то дрянь, сейчас можно скачать прогу для сбор биткойнов с 65 кранов, да еще и бесплатно 🙂

В общем, ладно, рано радоваться, нужен хотя бы месяц, чтобы все как следует протестировать и понять, есть ли вообще в этом причина. Поэтому пока прощаюсь, но через 30 дней обязательно закончу эту статью. Может быть, кто-нибудь сейчас расскажет о возможном доходе от этого бизнеса?

Биткойны не так быстро набирали популярность, как того хотели их разработчики, но сейчас, когда их пытаются приобрести даже далекие от передовых технологий люди, можно не сомневаться, что стабильности криптоденьг ничего не угрожает.

С каждым месяцем способов заработка виртуальной валюты становится все больше, а самые предприимчивые пользователи стараются не упустить ни единого шанса пополнить свой кошелек.

А теперь, когда пользователям стали доступны многочисленные биткоин-краны на автомате без капчи, добыча кибервалюты станет еще проще и выгоднее.

На данный момент существует 4 основных варианта заработка криптоденьг без капчи:

с помощью автоматических кранов;
в индивидуальных онлайн-играх;
через партнерские и реферальные программы;
благодаря облачному майнингу.

Каждый из перечисленных методов имеет свои преимущества и недостатки, которые следует учитывать. При этом тем, кто хочет серьезно пополнить свой кошелек, не стоит выбирать лучший подход, лучше комбинировать, используя различные варианты. Это позволит достичь максимальной эффективности.

Лучшие сборщики криптовалюты без ввода капчи

Самый простой и удобный способ заработать криптовалюту — использовать автоматические краны. Для подключения одного из них вам потребуется:

зарегистрироваться на подходящем сайте;
выбрать удобный тарифный план;
оплатить подключение по тарифу;
регулярно заходите на сайт, чтобы ускорить пополнение кошелька.

Важно отметить, что большинство ресурсов не требуют вложений, так как покупка тарифа может быть оплачена бонусами, выдаваемыми пользователям при регистрации. Но этой суммы хватает только на базовый биллинг, который не позволяет получить много сатоши. Их количество может достигать 170 в сутки.

Тем, кто интересуется этим методом, следует обратить внимание на:

bitcoin-kran.net
M.Bitco.in
bitcoin-kran.in;
биткойн-кран.биз.